Re: データマイニングと予測モデリング@ジェフ・パーキンソン今わかりました、ありがとうジェフとゲイル
Re: データマイニングと予測モデリング@John_K 、ビデオは上の投稿に埋め込まれています。 見えないんですか？
Re: データマイニングと予測モデリング@ジェイソン・ウィギンズこんにちは、ジェイソン、素晴らしい話題です。セッションのビデオはここにはありませんでした -- @gail_massariジェイソンのプレゼンテーションのビデオを教えていただけますか?
データマイニングと予測モデリング
方法を参照してください:
- デモで使用される製造歩留まりの例を理解する
- パターンを見つける
- 分布を使用して変数間、および変数と応答の間の関係を調べる
- グラフ ビルダーを使用してすべての変数を検査し、アイコンのドラッグ アンド ドロップを使用して線をデータに適合させ、R 二乗などの統計をオンにし、近似タイプを対話的に変更し、色を追加して他の重要な結果を強調表示します。
- 探索的モデリングを実行する
- 多変量解析を使用して変数間に相関関係があるかどうかを確認する
- 散布図マトリックスを調べ、予測子スクリーニングを使用して意味のある関係を見つけます
- JMP Pro 予測モデリングを導入して非正規応答を処理し、潜在的な過剰適合を明らかにします
- 一般化回帰を使用してモデルを作成し、データを 3 つのセットにランダムにセグメント化します。トレーニング セットはモデルのパラメーターを推定し、検証セットは項が追加されるにつれて最良または悪くなることでモデルの予測能力を評価します。テスト セットはモデル構築から除外され、最終的な結果が得られます。モデルの予測能力の独立した評価
- 分散アプローチの選択
- モデルの過剰適合 (予測能力の過大評価) を回避するために、相互検証用の検証列を対話的に作成します。
- 複数のモデルの画面 (JMP Pro 16 の新機能)
- ブートストラップ フォレストとブースト ツリー (デシジョン ツリー) を使用する
- 2 層と関係を記述するのに十分なノードを備えたニューラル ネットワーク モデルを構築する
- 予測可能性を向上させるために、最適な候補モデルを繰り返し改良および再構築する
- モデルアルゴリズム（スコアコード）をデータテーブルに保存
注: 質疑応答は 38:00 までに開始されます。
JMP ジャーナルには PowerPoint スライドが含まれており、.pptx ファイルとしても添付されています。PowerPoint をスライドとして JMP ジャーナルに追加することに興味がある場合は、次の手順を参照してください: スライドをジャーナルに追加するには:
- Brady Brady をインストールするJournal Text Sledgehammer アドイン。
- PowerPoint デッキを生成する
- .png (または他のグラフィック形式) として保存します
- JMP を開き、アドイン メニューから Journal Text Sledgehammer を選択します
- 「ユーティリティ」のタブをクリックします
- 「スライドをジャーナルに」をクリックします
- 上記 3 で自動生成されたすべてのスライドが含まれるフォルダーを選択します
- フォーマットを選択します (例: ワイド)
- ジャーナルの保存
リソース
プレゼンターに質問はありますか？コメントを追加して、ジェイソン ヒギンズについてメンションしてください。 @ジェイソン・ウィギンズ。
最後に質問の価値についてコメントしてください。コメントを追加@gail_massari 。
予測モデリングと機械学習
